选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 云服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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执行以下命令，查看安装结果。 lspci -d 10de: 图1 安装结果 GPU指标采集需要依赖以下驱动文件，请检查环境中对应的驱动文件是否存在。如果驱动未安装，可参见（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux）。 Linux驱动文件 nvmlUbuntuNvidiaLibraryPath

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，依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累，针对3D应用云流化以及强交互类VR场景，面向教育培训、文化旅游、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业，使用云渲染流化技术实现3D及VR内容云上实时渲染、编码、推流并提供端侧接入SDK。平台具备对GPU加速型云 服务器 、连接设备、应用等进行

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程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处

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选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥

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。 商用 新手指引 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 GPU加速型，新增P2s型弹性云服务器。 P2s型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算

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SSD 2 x 2*10GE GPU加速型 GPU加速型实例包括计算加速型（P系列）和图形加速型（G系列），提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU

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请确保添加的设备ID不重复。 单击“下一步：添加云服务器”。 添加云服务器。 添加GPU加速型云服务器，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 部署云服务器：选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在E CS 页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。

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客户端连接云渲游平台主要分为两种形式：Wifi连接、5G连接。 Wifi连接模式 图1 Wifi连接模式 表1 设备列表 角色 设备型号 CloudVR云服务器 华为云GPU加速型云服务器 路由器 支持5G wifi（推荐使用华为5G CPE Pro设备） 带宽 >=80Mbps 表2 Wifi环境 参数 设置

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a1），请继续按照处理方法处理；如果查找不到显卡或者显示状态为rev ff，请根据显卡故障诊断及处理方法进行故障诊断。规格对应显卡数量可以通过GPU加速型查询。 lspci | grep -i nvidia 处理方法 非CCE集群场景，建议尝试自行重装驱动，或升级驱动版本后执行nvidi

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当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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根据界面提示填写待添加GPU加速型云服务器参数，该云服务器用于部署应用，提供计算、图形实时渲染等功能。 表3 添加VR云服务器参数说明 参数 说明 取值样例 部署云服务器 选择用于部署应用的云服务器。 新建：购买新的GPU加速型云服务器。 纳管：将在ECS页面创建的GPU加速型云服务器纳入到VR云渲游平台管理。

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GPU驱动故障 G系列弹性云服务器GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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查看云服务器详情 操作场景 云服务器列表页面显示了所有已创建的GPU加速型云服务器信息。您可以参考如下操作查看云服务器详情。 云服务器详情中展示了如下信息： 云服务器名称、ID、状态等。 云服务器上会话的状态、当前应用、连接设备、连接用户等。 背景信息 VR云渲游平台中涉及的云服务器状态如表1所示。

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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Pi2型云服务器运行VR应用时，出现闪退 可能原因 Pi2型云服务器默认安装的是NVIDIA计算驱动，未安装图形驱动。 处理方法 安装图形驱动，并购买License激活，详情请参见GPU加速型云服务器安装GRID驱动。但是，如下设置请特别注意： GRID驱动下载地址：请单击这里。

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在JetBrains系列IDE（包括Intellij IDEA、PyCharm）下打开CodeArts Snap，研发对话窗口显示为空白。 问题原因 您的电脑或云桌面不支持GPU加速。 解决办法 在CodeArts Snap研发对话窗口内按快捷键“F5”刷新，如果研发对话窗口可正常显示，跳出；如果仍然显示空白，进入下一步。

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描述信息，少于等于250个字符。 Pod规格 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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namespace.kubernetes.io/flavor：命名空间的类型，当前支持GPU加速型（gpu-accelerated）和通用计算型（general-computing）。GPU加速型命名空间中可以使用GPU显卡。 调用创建Network接口创建网络，与VPC与子网关联。 {

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